🎨 E-Commerce Image Generator
GPT-Image-2/2.5 驱动的跨境电商视觉资产生成工具——通道无关，39 个场景模板分钟级出专业产品图
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39个电商场景模板 · GPT-Image-2.5双模型路由 · Campaign套图一致性 · 平台技术预检 · Edit矩阵 · 产品动图 · 反AI感双层过滤
Created By Buluu@新西楼.AI
项目简介
E-Commerce Image Generator 是由 buluslan（公众号：新西楼.AI） 研发的开源电商做图 Skill。
你输入产品素材、目标平台和做图需求，E-Commerce Image Generator 会匹配 39 个场景模板，组装可复用的生成或编辑提示词，再按你配置的端点与模型输出图片；随后用脚本检查白底、前景占比与 OCR 状态，并给出需要人工确认的平台风险，最后交付图片、提示词包和检查结果。
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作为 Agent 原生 工具，他适配 Claude Code、Codex、Cursor、OpenClaw 等主流 AI Coding Agent，bash + jq + curl 就能跑。通道无关——出图端点你自己定：官方 OpenAI、任何 OpenAI 兼容中转、云网关都行；一个 key 都没有也能用（导出 prompt 包，贴进 ChatGPT 就出图）。
✨ 它做什么
39 个电商场景模板
覆盖电商视觉素材全链路 + Edit 能力：
| 类别 | 场景 |
|---|
| 产品展示 | 白底主图 hero / 生活场景 lifestyle / 平铺 flat-lay / 细节微距 / 多角度网格 / 隐形模特 / 创意概念 / 奢华氛围 |
| 营销内容 | 海报 banner / 社交媒体 / UGC 买家秀 / 模特展示 / 直播间 / 季节营销 / 运动广告 / 杂志编辑风 / 礼盒节日 |
| 信息与规格 | A+ 模块（970x600）/ 卖点信息图 / 尺寸规格图 / 对比图（vs 竞品）/ 品牌故事 / 包装展示 / 开箱流程 |
| Edit 矩阵 | 换背景 / 换色（SKU 变体）/ 换季 / 本地化 / 蒙版局部改——明确保留项，尽量减少无关变化 |
| 动图与批量 | 产品动图 motion-gif（16 格帧图→GIF/WebP）/ 爆款换品 bulk-product-swap / 保版式批量翻译 bulk-translate / 透明抠图 transparent-cutout |
（完整触发词路由表见 SKILL.md Step 2）
GPT-Image-2.5 双模型路由
OpenAI 官方提供两个 GPT-Image-2.5 模型：Flare 是多数任务的默认选择，面向快速、高质量的日常生成；Sunburst 面向需要更强编辑控制和成品精度的专业工作流。Skill 会按“快速生成 / 精细编辑”自动建议模型；使用第三方兼容端点时，仍需确认端点已开放对应官方模型 ID。详见 references/model-routing.md。
平台技术预检
它提供的是技术预检与风险提示，不是平台审核或法律结论：
- 平台硬约束：Amazon / TikTok Shop / Shopify / 速卖通 + Temu 的主图技术规范（A 类主图 RGB(255,255,255) 纯白底 / 占比 ≥85% / 无文字 Logo / 1:1 / ≥1000px）
- AIGC 法规追踪：纽约 SB 8420-A / FTC / 加州 SB 942 + EU AI Act Art 50，含罚款金额 + 卖家硬要求
compliance_check.py 自动检测：背景白度 / 前景占比 / OCR 文字；OCR 缺失会明确标为 skipped，不能视为通过- 图类型 4 分类：A 实拍无人 / B 常规修图 / C 写实 AI 人物（必勾披露）/ D 复刻真人（主动拦截）
- 三不红线：不剥离 C2PA / SynthID、不教唆规避 AI 标注、不造假实拍
Campaign Style Lock 套图一致性
模板只是起点，一致性才是成品感——10 字段 Lock + 6 层漏斗编排，用来降低整套 listing 从主图到包装的视觉漂移：
- 10 字段锁定协议 + prepend 机制：一套图从主图到包装视觉不漂移
- 6 层漏斗 9 槽位套图编排：精细模式（逐槽位编排）与快速通道（单 prompt 整套）双路线
- region 适配：US / EU / SEA / CN / ME 审美查表
反 AI 感双层过滤
prompt 文字层（slop 词过滤 + 五要素组装法则）+ 视觉层（8 类 AI-tell 特征识别），核心工艺原理见 references/craft.md。
🚀 快速开始
出图通道（任选其一，通道无关设计）
api 模式（推荐）——任何 OpenAI 兼容端点，三个环境变量：
export IMAGE_API_BASE="https://api.openai.com" # 或你的中转/网关 base
export IMAGE_API_KEY="sk-xxx" # 兼容旧变量 OPENAI_API_KEY
export IMAGE_MODEL="gpt-image-2.5-flare" # 精修编辑用 gpt-image-2.5-sunburst
官方 OpenAI、各类 OpenAI 兼容中转、云网关（Vercel AI Gateway / Cloudflare Workers AI 等）均可；参考图自动走 image_urls，端点不认时自动回退官方 /v1/images/edits。
manual 模式（零通道）——不配任何 API，导出 prompt 包贴进 ChatGPT 或自己 curl。
cli 模式（codex exec）已 DEPRECATED legacy。
安装
git clone https://github.com/buluslan/gpt-image2-ecommerce.git ~/.claude/skills/ecom-image2
cd ~/.claude/skills/ecom-image2
通用依赖：bash 3.2+、jq、curl、base64、awk（Mac/Linux）。技术预检另需 Python 3.9+ 与 Pillow；OCR 还需 pytesseract 和 tesseract，缺失时会明确降级。
API 模式会把产品图和参考图上传到你配置的端点。请只使用你有权上传的素材，并先确认端点的数据保留与隐私条款。
用法一：在 Agent 中（推荐）
放进 Claude Code skills 路径（Codex / Cursor 用户：把 SKILL.md 当指令喂给 agent 即可），直接描述需求：
帮我生成一张电动自行车的运动广告图，暗色背景，速度感
做一套 5 张风格一致的亚马逊 Listing 套图（主图+场景+卖点+对比+包装）
给这个产品做个动图，主图动效那种自动循环的
把这套爆款图换成我的产品，版式全保留
Agent 会自动匹配模板、组装 prompt、按端点能力建议模型、经你配置的通道生成图片，并做技术预检。
用法二：直接命令行
# api 模式出图
bash scripts/imagegen.sh \
--prompt-file <(echo '{"subject":"frosted glass serum bottle","scene_type":"product photography"}') \
--size 1024x1024 --quality high --mode api
# manual 模式导出 prompt 包（零通道）
bash scripts/imagegen.sh --prompt-file prompt.json --mode manual --output ./my-prompt-pack
# 技术预检（出图后）
python3 scripts/compliance_check.py generated.png --platform amazon --strict | jq .
stdout 是单个 JSON envelope（jq .data.images 解析，通道返回成本时 data.cost 透出）。
🧠 底座
- 五要素组装法则：每条生产级 prompt = subject + material + light + lens/ratio + finish 的短生产简报（「材质优先于形容词」）
- 编辑保真工艺：change only X + preserve list 逐项写——模型不知道你的业务底线，漏写的项就是会被改掉的项
- 文字渲染三招：引号包裹 + ALL CAPS / 逐字母回退 / no extra words（官方 prompting guide 同款建议）
- 详细原理见
references/craft.md（「为什么」层，不堆规则）
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社区介绍:my.feishu.cn/wiki/WNi0wh3mIiOLhzkCLFPcwUr9nrg
📁 结构
gpt-image2-ecommerce/
├── SKILL.md # Skill 入口（7 步 workflow + 场景路由表）
├── README.md / CHANGELOG.md / LICENSE
├── scripts/
│ ├── imagegen.sh # 通道无关生成入口（api/manual/cli + 工程硬化）
│ └── compliance_check.py # 主图技术预检
├── references/
│ ├── scenarios/ # 39 个场景模板（JSON）
│ ├── model-routing.md # 2.5 双模型选型与成本心智
│ ├── motion-gif.md # 产品动图完整方法论
│ ├── craft.md # 做图工艺原理（五要素/文字/编辑保真）
│ ├── campaign-style-lock.md # 套图一致性协议
│ ├── funnel-set.md # 套图编排漏斗
│ ├── style-blacklist.md # 品类×风格冲突 + slop 词
│ └── platform-constraints.md # 平台合规硬约束
├── assets/ # banner + 默认样式 Lock 基线
└── evals/ # 11 个测试用例
🙏 Credits
📖 写在最后
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📜 License
MIT License — 见 LICENSE
